課程目標
掌握Keras工具包使用方法與實戰技能
適用人群
準備從事人工智能方向的同學們
Keras項目實戰課程從實戰的角度出發，基于真實數據集與實際業務需求，從零開始講解如何進行數據處理，模型訓練與調優，后進行測試與結果展示分析。全程實戰操作，以接地氣的方式詳解每一步流程與解決方案。課程結合當下深度學習熱門領域，以計算機視覺與自然語言處理為核心講解各大網絡的應用于實戰方法，適合快速入門與進階提升。
課程特色：
1.對復雜的網絡模型與業務需求進行通俗講解，接地氣的方式
2.基于真實數據集進行項目實戰，從零開始，不放過一行代碼
3.當下AI火爆框架，零基礎入門輕松，進階必備
4.系列課程持續更新，永久有效。提供所有課程涉及內容
第1章課程簡介
1-1Keras項目實戰課程概述
1-2簡介與安裝
第2章搭建神經網絡-應用于自己的數據集
2-1訓練自己的數據集整體流程
2-2數據加載與預處理
2-3搭建網絡模型
2-4學習率對結果的影響
2-5Drop-out操作
2-6權重初始化方法對比
2-7初始化標準差對結果的影響
2-8正則化對結果的影響
2-9加載模型進行測試
第3章再戰卷積神經網絡
3-1卷積層構造
3-2整體流程
3-3BatchNormalization效果
3-4參數對比
3-5網絡測試效果
第4章LSTM時間序列預測任務
4-1時間序列模型
4-2網絡結構與參數定義
4-3構建LSTM模型
4-4訓練模型與效果展示
4-5多序列預測結果
4-6股票數據預
4-7數據預處理
4-8預測結果展示
第5章文本分類實戰
5-1文本數據讀取預處理
5-2基本模型
5-33-Embeeding-layer效果
5-4準備詞向量數據
5-5詞嵌入訓練結果
5-6加入LSTM層效果
5-7加入卷積層效果
5-8參數調優
第6章多標簽與多輸出
6-1多標簽解決方案
6-2多標簽網絡訓練與測試
6-3多輸出網絡解決方案
6-4多輸出網絡訓練與測試
第7章數據增強
7-1DIY你的數據集
7-2數據增強概述
7-3圖像數據變換
7-4數據增強效果
第8章對抗生成網絡
8-1對抗生成網絡通俗解釋
8-2GAN網絡組成
8-3判別網絡設計
8-4生成網絡定義
8-5標簽制作
8-6訓練與測試網絡模型
8-7DCGAN網絡
第9章遷移學習
9-1遷移學習的目標
9-2遷移學習策略
9-3Resnet原理
9-4Resnet網絡細節
9-5Resnet基本處理操作
9-6shortcut模塊
9-7加載訓練好的權重
9-8遷移學習效果對比
第10章地址郵編多序列任務
10-1數據與目標
10-2字符表制作
10-3數據讀取
10-4數據增強
10-5網絡模型
10-6測試效果
第11章seq2seq網絡實戰
11-1網絡模型解讀
11-2數據介紹與讀取
11-3配置文件制作
11-4編碼器模型
11-5解碼器模型
11-6制作訓練batch數據
11-7測試數據準備
11-8完成測試模塊
第12章實戰模板總結
12-1模板目錄結構
12-2模型與訓練結構
12-3評論數據集與任務目標
12-4數據準備
12-5模型整體架構
12-6準備模型
12-7訓練網絡
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合作伙伴與授權機構
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總部李老師
